Análisis espacial del brote de Covid-19 en el estado de Minas Gerais, considerando los aspectos sanitarios, ambientales y sociales

Descripción: El Proyecto Análisis Espacial del Brote de Covid-19 en el Estado de Minas Gerais, Considerando los Aspectos Sanitarios, Ambientales y Sociales fue aprobado en la Selección para la Convocatoria de Emergencia “PREVENCIÓN Y COMBATE DE DAÑOS, ENDEMIAS, EPIDEMIAS Y PANDEMIAS” Nº 09/2020, de la Coordinación para el Perfeccionamiento del Personal de Educación Superior (CAPES).

Análisis medioambiental y servicios del ecosistema hídrico

Descripción: Este proyecto tiene como objetivo: 1) identificar, evaluar y clasificar los principales servicios ecosistémicos prestados por los suelos; 2) identificar, evaluar y clasificar los principales servicios ecosistémicos del agua en las cuencas hidrográficas del estado de Minas Gerais.

Diagnóstico del análisis de riesgo de la fauna en los aeródromos brasileños

Descripción: Desarrollo del diagnóstico de la gestión del riesgo de la fauna en Brasil, centrándose en el análisis del riesgo de la fauna a través del análisis estadístico de las variables que pueden contribuir a la presencia de la fauna en el aeródromo y sus alrededores. La investigación tiene como objetivo diagnosticar los componentes (variables) y las limitaciones (regla, interpretación) del riesgo de la fauna en los aeródromos es un paso fundamental para la futura propuesta de soluciones para minimizar el riesgo y maximizar la seguridad en las operaciones de las aerolíneas. La ANAC y la UFMG firmaron un acuerdo de ejecución descentralizada para hacer posible esta investigación.

Gestión territorial y uso del suelo en las cuencas hidrográficas

Descripción: Utilización y mejora de los métodos de ayuda a la gestión sostenible de las cuencas hidrográficas y de las propiedades rurales. Aplicación de los métodos ZAP (Zonificación Ambiental y Productiva de Cuencas Hidrográficas, PUC (Potencial de Uso de Tierras de Conservación) e ISA (Indicadores de Sostenibilidad en Agroecosistemas) para la producción de información que pueda subsidiar el manejo sostenible de las cuencas hidrográficas en el Estado de Minas Gerais.

CAD-COVID-19: Seguimiento y ayuda al diagnóstico de pacientes con COVID-19 mediante radiografía de tórax y Deep Learning

Descripción: El mundo está viviendo una pandemia histórica que en menos de 4 meses ha afectado a casi 2 millones de personas. Dada la velocidad de diseminación del nuevo coronavirus y el inminente colapso del sistema sanitario en Brasil y en todo el mundo, es urgente contar con un sistema de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) para mejorar uno de los principales cuellos de botella de la pandemia. Los casos más graves de la misma afectan directamente a la capacidad pulmonar del paciente. Los síntomas en estos casos pueden detectarse principalmente a través de radiografías de tórax y tomografías computarizadas. Así, este proyecto tiene como objetivo desarrollar un enfoque para ayudar al diagnóstico de enfermedades pulmonares a partir de imágenes, centrándose en los casos relacionados con el brote de COVID-19. Uno de los principales objetivos de la propuesta es proporcionar un sistema en línea para centralizar los datos de las radiografías y las tomografías computarizadas de los pacientes diagnosticados de COVID-19 o de los casos sospechosos.

El sistema debe permitir a los investigadores y profesionales sanitarios cargar imágenes médicas que se integrarán en el repositorio centralizado, y recibir a cambio un informe con las propiedades extraídas de las imágenes para ayudar al diagnóstico de las enfermedades pulmonares. Este proyecto complementa las investigaciones en curso en el laboratorio PATREO, que ya han presentado resultados consolidados. Uno de los enfoques propuestos recientemente es un método no supervisado para la segmentación de imágenes de rayos X denominado CoDAGANs. El método fue capaz de generalizarse a diferentes equipos de imagen, desde sistemas modernos hasta equipos antiguos. El sistema propuesto aquí proporcionará una interfaz para los CoDAGANs, así como los mapas de segmentación de todas las imágenes existentes en el repositorio. La segmentación es también un paso esencial para garantizar que las propiedades extraídas de las imágenes médicas representen exclusivamente la región de interés.

Análisis jerárquico basado en gráficos de datos de imagen, vídeo y multimedia

Descripción: Los métodos de análisis de imagen, vídeo y multimedia que utilizan la representación jerárquica tienen como objetivo explorar la representación visual como espacio de escala orientado a la región. Esta representación es un conjunto de representaciones gráficas a diferentes niveles de detalle en las que la representación a niveles más finos se anida con respecto a las de niveles más gruesos produciendo una jerarquía de particiones. Este tipo de estructura de datos se ha aplicado con éxito a la teledetección, la detección de objetos y el reconocimiento de acciones humanas. A pesar de las diversas formas de calcular jerarquías de particiones, el desarrollo de métodos eficientes y eficaces no es una tarea fácil debido a la información semántica que se necesita para una segmentación. De hecho, los métodos de segmentación más avanzados dependen de los buenos gradientes para producir buenos resultados. Además, los métodos no jerárquicos podrían producir buenos resultados de segmentación gracias a la medida de (des)similitud utilizada para fusionar dos regiones, que puede transformarse, sin pérdida de calidad, en métodos jerárquicos que incorporen algunas propiedades nuevas. Así, el objetivo principal de este estudio es avanzar en el estado del arte sobre textit{hierarchy of partitions} teniendo en cuenta aspectos de eficiencia, calidad, jerarquización e interactividad, así como el uso de la información jerárquica para ayudar en la extracción de información y la propagación de etiquetas. Además, investigaremos la visualización jerárquica de todo, imagen, vídeo y multimedia, mediante el uso de mapas de saliencia de contornos. Por último, exploraremos los criterios de comparación jerárquica y de combinación jerárquica teniendo en cuenta sus mapas de saliencia de contorno y los métodos de aprendizaje. Los resultados de estos estudios se utilizarán para resolver diversas aplicaciones como el reconocimiento de acciones humanas, la detección de pornografía, el etiquetado de regiones de imágenes y vídeos, la propagación de etiquetas multimedia, el repintado de imágenes y vídeos, entre otras. Nos basaremos en las investigaciones y habilidades existentes en el LIGM, IRISA, Grenoble INP, UNICAMP, PUC Minas y UFMG para desarrollar trabajos de colaboración aprovechando la complementariedad de estas instituciones.

LittleBigData: Reconocimiento de patrones en grandes bases de datos de imágenes mediante pequeños conjuntos de datos anotados

Descripción: El área de reconocimiento de patrones en imágenes ha obtenido varios avances en los últimos años. El desarrollo de tecnologías como los enfoques basados en el aprendizaje profundo han establecido el estado del arte en varias aplicaciones de Visión Artificial. Sin embargo, estos enfoques requieren grandes conjuntos de muestras para el entrenamiento y esto hace imposible utilizarlos directamente para resolver problemas en áreas más específicas como la medicina, la ciencia forense digital, la agricultura o la biodiversidad. La anotación de muestras en las principales aplicaciones de estas áreas debe ser realizada por usuarios expertos (médicos, peritos, investigadores, etc.). Este proceso suele ser costoso e incluso inviable en varias ocasiones. La detección del cáncer, por ejemplo, depende del diagnóstico y el registro preciso de varios pacientes a lo largo de los años para obtener un conjunto representativo de muestras. En las aplicaciones agrícolas y de biodiversidad, es frecuente la necesidad de desplazar equipos de expertos en zonas de difícil acceso para anotar correctamente una determinada especie vegetal. De este modo, este proyecto propone el desarrollo de nuevos enfoques para abordar el reconocimiento de patrones en aplicaciones que requieren el procesamiento de grandes conjuntos de imágenes pero que tienen restricciones en cuanto a la cantidad de muestras disponibles. La investigación centrará sus esfuerzos en los siguientes frentes con el objetivo de mitigar los problemas del aprendizaje supervisado a partir de pocas muestras en grandes bases de datos de imágenes: (1) estudio y desarrollo de técnicas de transferencia de conocimientos a partir de bases de datos preexistentes como forma de enriquecer el conjunto inicial de muestras; (2) estudio de algoritmos y estructuras de indexación de imágenes para garantizar la escalabilidad de los enfoques desarrollados; y (3) desarrollo de enfoques basados en el aprendizaje activo para ayudar a los usuarios expertos en la anotación de muestras relevantes.

MultiMaps: aprendizaje de representaciones profundas para la cartografía geográfica a gran escala

Descripción: La creación de mapas temáticos utilizando imágenes de teledetección (RSI) como fuente de datos suele modelarse como un problema de clasificación supervisada. Son muchos los retos computacionales asociados a la naturaleza de los ISR en los que se puede destacar: (1) son imágenes georreferenciadas, es decir, cada píxel tiene una coordenada geográfica asociada; (2) generalmente codifican mucho más que la información en el espectro visible (R,G,B), lo que requiere el desarrollo de enfoques específicos para describir los patrones; (3) los datos pueden variar en la resolución espacial alterando el nivel de detalle de los patrones y; (4) muchas aplicaciones tienden a requerir el análisis espacio-temporal de los datos, con múltiples imágenes del sitio de estudio en el tiempo. Así, es muy frecuente disponer de imágenes obtenidas de diferentes sensores, lo que puede mejorar la calidad de los mapas temáticos generados, pero requiere la creación de técnicas capaces de codificar y combinar adecuadamente las diferentes propiedades de las imágenes. En este contexto, el desarrollo de técnicas basadas en el aprendizaje profundo ha sido revolucionario, pero tiene una limitación: suelen requerir muchas muestras para el entrenamiento. La anotación de píxeles en la mayoría de las aplicaciones ISR depende de usuarios expertos, es costosa y no es viable en algunas situaciones. Por lo tanto, la dificultad de crear grandes conjuntos de datos anotados para la clasificación supervisada limita el uso de la mayoría de los enfoques del estado del arte en el reconocimiento de patrones a través del aprendizaje supervisado. Así, este proyecto pretende abordar el problema del reconocimiento de patrones para la creación de mapas temáticos mediante el aprendizaje supervisado en grandes conjuntos de imágenes a partir de pequeños conjuntos de datos anotados. La investigación centrará sus esfuerzos en tres frentes principales: (1) nuevos métodos de aprendizaje de características centrados en las propiedades de las imágenes de teledetección; (2) algoritmos de transferencia de conocimientos para explotar las bases de imágenes existentes como punto de partida para el reconocimiento de patrones y reducir la necesidad de nuevas muestras anotadas por usuarios expertos; y (3) nuevos enfoques para el aprendizaje y la fusión de representaciones a partir de múltiples resoluciones en el espacio, el tiempo y el espectro electromagnético.

Conceptos y prácticas de geodiseño aplicados a la planificación territorial de la cuenca del río Pandeiros

Descripción: Este proyecto de investigación tiene un carácter metodológico y conceptual apoyado en el reciente enfoque denominado Geodiseño, que ha sido ampliamente aplicado en la investigación en las áreas de urbanismo, medio ambiente y planificación territorial. El proceso de Geodiseño presenta una estructura de trabajo con seis etapas y procesos metodológicos que tienen como objetivo la caracterización, análisis y proyección de la ocupación del territorio. Como concepto, el término Geodiseño presupone la integración sostenible de las actividades antrópicas con el medio ambiente, respetando las peculiaridades locales y permitiendo un proceso de toma de decisiones participativo y democrático. Como práctica, se observa una estructura metodológica sistemática de planificación territorial y ambiental apoyada por herramientas de modelización de sistemas ambientales y Sistemas de Información Geográfica. En este contexto, el presente proyecto tiene como objetivo desarrollar un análisis de los cambios de uso y cobertura del suelo en la cuenca del río Pandeiros, en el norte del estado de Minas Gerais, considerando tres fechas distintas, a saber: 1990, 2000 y 2015. El área de estudio es una unidad de conservación de uso sostenible que alberga un importante ecosistema llamado “Pantanal Mineiro”, que recibe varias especies de peces durante su fase reproductiva y alberga formaciones de cerrado, como las veredas. Toda la cuenca del río Pandeiros viene sufriendo una presión antrópica debido a la expansión de las actividades agro-silvopastoriles, lo que ha provocado la espantada de especies de fauna y el aterramiento de ríos y veredas. La progresiva sedimentación del humedal, debida al transporte de arena desde las zonas aguas arriba de la cuenca del río Pandeiros, es actualmente una gran preocupación para el Instituto Forestal del Estado/IEF-MG, responsable de la administración del área de estudio, que también es una unidad de conservación de uso sostenible. Los cambios en el uso y la cobertura del suelo proporcionan pruebas históricas y permiten evaluar los posibles futuros de una zona de estudio determinada. El análisis integrado de los modelos de cambio con los modelos de evaluación de la aptitud del uso del suelo (basados en el análisis multicriterio), considerando las potencialidades y vulnerabilidades, con el objetivo de predecir el impacto, forma parte del ámbito de los procedimientos de Geodiseño fundamentado y son también objetivos de la presente propuesta de investigación. Como resultados se espera la producción de datos, información y conocimientos sobre la dinámica territorial y ambiental del área investigada, a saber: mapa de uso y cobertura del suelo en tres fechas diferentes, mapa de cambios potenciales de uso y cobertura del suelo, mapa de áreas prioritarias para la preservación ambiental, mapa de actividades antrópicas potenciales, matriz y mapa de intereses conflictivos (impactos potenciales).

Biogeografía de la Biodiversidad Brasileña: Déficits de conocimiento, patrones de distribución, macroecología, diversidad filogenética y áreas prioritarias de conservación

Descripción: Este proyecto pretende recopilar datos sobre la presencia de varios grupos taxonómicos y cartografiar la riqueza de especies, el esfuerzo de muestreo. Además de analizar la relación de las variables ambientales con la riqueza e identificar las áreas de endemismo en función de los diferentes grupos taxonómicos.

Cartografía de las áreas prioritarias para la conservación en Brasil

Descripción: Utilizar modelos para determinar las áreas prioritarias para la conservación en Brasil considerando diversas variables biológicas y antrópicas teniendo en cuenta el efecto de los déficits de conocimiento.

Valoración económica de los cambios en la superficie de la selva amazónica

Descripción: Este proyecto de investigación pretende dar varios pasos importantes para establecer una base de conocimientos más amplia, evaluar y cuantificar las repercusiones económicas de los grandes cambios en la cobertura forestal de la Amazonia.

Vínculos y desvínculos de las redes de gobernanza y conectividad biológica en el mosaico de Espinhaço, Minas Gerais

Descripción: Se supone que el ajuste y el solapamiento con las redes de conectividad biológica contribuyen a la conservación de la biodiversidad y al uso humano de los paisajes. Este proyecto pretende analizar la superposición o desconexión de las redes de gobernanza y conectividad biológica en el Mosaico de Espinhaço. Para ello utilizaremos el programa UNCINET para analizar las redes de gobernanza, y LS Corridores y Conefor Sensinode para analizar la conectividad funcional de tres grupos de aves.

GloBioTrends – Diversidad global taxonómica, funcional y filogenética de las comunidades de macroinvertebrados de los arroyos: desentrañando tendencias espaciales, determinantes ecológicos y amenazas antropogénicas

Descripción: Las actividades antropogénicas amenazan la biodiversidad a escala global, regional y local. Para hacer frente a esta situación es necesario conocer los principales mecanismos que subyacen a los patrones de biodiversidad. Mientras que las amenazas a las que se enfrentan los organismos grandes y carismáticos son relativamente conocidas, las que afectan a los organismos de pequeño tamaño que habitan en los ecosistemas de agua dulce están poco estudiadas, especialmente a grandes escalas y en lo que respecta al examen conjunto de diferentes facetas, es decir, las facetas taxonómica, filogenética y funcional de la biodiversidad. Esta escasez de conocimientos se debe en gran medida a la ausencia de un conjunto de datos organizado sobre información funcional y filogenética. El proyecto GloBioTrends (1) pretende aumentar la comprensión de las diferencias funcionales y filogenéticas entre las faunas de macroinvertebrados de los arroyos de todo el mundo, (2) examina la variación en las respuestas de la biodiversidad taxonómica, funcional y filogenética a los factores naturales y antropogénicos dentro de las distintas regiones, y (3) predice cómo los cambios ambientales a escala global, regional y local afectan a la biodiversidad de los macroinvertebrados de los arroyos. Página web: https://www.largescaleecologylab.net/.

La expansión de la educación superior y la movilidad espacial de la población en los centros regionales del interior de Minas Gerais

Descripción: La migración y los desplazamientos se han utilizado tradicionalmente como indicadores de integración entre lugares. Con la consolidación de los procesos de industrialización y urbanización, ha cobrado relevancia el examen de la movilidad humana en diversos ámbitos de las ciencias sociales aplicadas. El objetivo principal de este proyecto es evaluar la expansión de la educación superior pública y la movilidad espacial de la población entre los principales centros regionales del interior del estado de Minas Gerais, utilizando como base de datos los Censos de Educación Superior del INEP de 2000 y 2010 y los flujos migratorios y movimientos de desplazamiento intermunicipal identificados en los Censos Demográficos de 1980, 1991, 2000 y 2010. También incluyen información recopilada en el trabajo de campo en los principales centros regionales.

La geografía económica de las desigualdades territoriales en Brasil y en el mundo a principios del siglo XXI

Descripción: La investigación analizará los cambios socio-espaciales que se han producido en Brasil y en el mundo en las últimas décadas, haciendo hincapié en los aspectos demográficos que se refieren a las poblaciones en movimiento en los nuevos y viejos territorios, dinámicos o estancados. Examinaremos cuestiones relacionadas con: los mercados de trabajo en reestructuración; la cualificación de la mano de obra; la redistribución de los segmentos de población según el poder adquisitivo; la inserción/exclusión en la modernidad del sistema económico actual. Algunos de los análisis se centrarán en la urbanización, el empleo y las tendencias emergentes en localidades clave de la jerarquía urbana. Otros análisis examinarán los espacios de polarización social que involucran a migrantes y no migrantes y la contribución relativa de estas poblaciones en los nichos de pobreza y exclusión en las periferias urbanas actuales. Otros análisis buscarán investigar las posibles espacialidades que dan cuenta de la reproducción de la clase media en localidades centrales y no centrales, frente al proceso de dispersión/desconcentración demográfica y la formación de redes sociales de migración. Esto iniciará una serie de investigaciones cuyos objetivos profundizarán las interfaces de la Geografía con la Demografía y la Economía, a partir de los movimientos de subpoblaciones a través de espacios selectivos tanto en Brasil como en otras partes del mundo contemporáneo.

Estudio de las normas en el ámbito de la geodesia/cartografía y la comparación entre Argentina y Brasil

Descripción: Este proyecto es el resultado de la asociación que se ha llevado a cabo entre el grupo de trabajo y estudios en el área de Geodesia y Cartografía entre la UFMG y la UNR (Universidad de Rosario-Argentina), y para ello se están implementando trabajos relacionados con las normas de estos países en el área de Cartografía, como el Datum Geodésico (horizontal y vertical), entre otros.

Cartografía de las reservas de carbono y combustible sobre el terreno en el Cerrado mediante la detección con drones

Descripción: Proteger la vegetación tropical de la deforestación y los incendios es la forma más eficaz de mitigar y reducir el cambio climático, además de los beneficios para la conservación de las especies y los servicios ecosistémicos. La mayoría de los estudios sobre las reservas de carbono y los combustibles se basan en análisis puntuales o en análisis a escala geográfica mediante métodos de teledetección. Mientras que los estudios puntuales son precisos, aunque de alcance restringido, los estudios de teledetección por satélite se aplican a grandes escalas, pero tienen estimaciones imprecisas y están sujetos a una gran acumulación de errores. Por último, faltan métodos rentables para estimar las reservas de carbono a escalas intermedias (unas pocas hectáreas), la escala a la que se toman la mayoría de las decisiones de gestión del paisaje, como en la gestión de las áreas protegidas. Ante tal demanda, el presente estudio propone el uso de drones convencionales equipados con cámaras NDVI y de borde rojo (725 nm) para medir las existencias de carbono y combustible en diferentes fitofisonomías a escalas intermedias (~100 hectáreas) en la Reserva del IBGE, Distrito Federal. Los datos de campo y las estimaciones de biomasa de los individuos arbóreos se utilizarán para calibrar y validar el modelo.